操作系统要求
我们的代码兼容各种操作系统，但它已经在Debian 11，Ubuntu 20和Arch Linux上进行了大部分测试。 使用的最严格的测试环境是深度学习VM映像，其中包括预安装的ML框架和开发必不可少的工具。
备注: linux映像应该带有pytorch 2.1 +和CUDA 12.1.1否则，您可能会遇到运行矿工或验证器管道的问题。
矿工和验证器的设置指南
Conda环境管理
对于最佳环境设置:
更喜欢康达用于处理依赖关系和隔离环境。它是直接和高效的项目设置。
如果Conda不可行，请回退到以conda_env_*.yml文件以获取包详细信息，并使用requirements.txt。高度建议使用虚拟环境进行依赖关系管理。
用PM2进行过程监督
要管理应用程序进程，请执行以下操作:
采用PM2如自动重启，负载平衡和详细监控的好处。安装脚本提供PM2配置模板供初始使用。在启动流程之前，根据您的设置需要修改这些模板。
如果PM2与您的设置不兼容，但您使用的是康达,请记住在执行任何脚本之前先激活Conda环境或指定正确的Python解释器。
运行矿工
通过在此子网上运行矿工，您同意您已获得使用，复制，修改，显示，将提交的结果分发并提供给此子网及其最终用户。
为了操作矿工，必须启动矿工神经元和生成端点。虽然当前支持单代端点，但未来的更新旨在允许矿工同时利用多个代端点。
生成端点
通过导航到目录并运行安装脚本来设置环境:
cd three-gen-subnet/generation
./setup_env.sh
此脚本创建Conda环境three-gen-mining,安装依赖项，并设置一个PM2配置文件 (generation.config.js)。
可选修改后generation.config.js,使用启动它PM2:
pm2 start generation.config.js
要验证端点的功能，请生成测试视频:
curl -d "prompt=pink bicycle" -X POST http://127.0.0.1:8093/generate_video/ > video.mp4